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Prognosemarkt-Orakel-Recherche

Recherchiere Prognosemärkte als Datenquellen oder Orakelsignale für Produkte, Agenten, Dashboards und unternehmerische Entscheidungsintelligenz. Nutze es für eine quellengestützte Analyse von marktimplizierten Wahrscheinlichkeiten, Einschränkungen und Integrationsmustern ohne Anlageberatung. Verwende es, wenn Prognosemärkte als Datenquelle oder Orakelsignal für ein Produkt, einen Agenten oder ein Dashboard bewertet werden.

Was ist Prognosemarkt-Orakel-Recherche?

Dieses Skill ermöglicht es, Prognosemärkte systematisch als Daten- oder Orakelquellen zu analysieren und in Produkte, Dashboards oder KI-Agenten zu integrieren. Es unterstützt Plattformen wie Claude Code, Cursor und andere KI-Agenten-Tools. Der Skill führt durch einen strukturierten Workflow: Definition der zu informierenden Entscheidung, Identifikation relevanter Märkte und Ereignisse, Erfassung von marktimplizierten Wahrscheinlichkeiten mit Zeitstempeln, Bewertung der Signalqualität (Liquidität, Spread, Marktalter, Anreizkonzentration) und Vergleich mit nicht-marktbasierten Quellen. Abschließend wird eine Empfehlung zur Nutzbarkeit des Signals für die jeweilige Entscheidung gegeben. Integrationsmuster umfassen Forschungsassistenten, Dashboard-Signale, Agentengedächtnis, Alarmeingaben und Szenarioplanung. Der Skill betont wichtige Sicherheitsvorkehrungen: Marktpreise sind keine objektive Wahrheit, keine Anlageberatung, und bei ausführungsbezogenen Systemen muss das Sicherheits-Skill `llm-trading-agent-security` vorauslaufen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/prediction-market-oracle-research
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Dokumentation

Was macht Prognosemarkt-Orakel-Recherche?

Verwende dieses Skill, wenn Prognosemärkte als Datenquelle, Prognoseeingabe, orakelähnliches Signal oder Entscheidungsintelligenz-Ebene in Betracht gezogen werden.

Leitplanken

  • Behandle Marktpreise nicht als objektive Wahrheit.
  • Gib keine Anlageberatung oder Handelsempfehlungen.
  • Trenne Mechanismen des Marktplatzes, Liquidität, Anreize und Auflösungsregeln vom implizierten Signal.
  • Weise auf Manipulation, geringe Liquidität, veraltete Märkte und mehrdeutige Ergebnisse hin.
  • Führe bei On-Chain- oder ausführungsgebundenen Systemen llm-trading-agent-security aus, bevor du Schreibberechtigungen erteilst.

Forschungsworkflow

  1. Definiere die Entscheidung, die das Signal informieren soll.
  2. Finde relevante Märkte, Ereignisse, Tags und Marktplätze.
  3. Erfasse marktimplizierte Wahrscheinlichkeiten mit Zeitstempeln und Quellenlinks.
  4. Bewerte die Signalqualität:
    • Liquidität
    • Spread
    • Marktalter
    • Händler-/Anreizkonzentration (falls bekannt)
    • Auflösungsinstanz
    • geografische oder kontobasierte Einschränkungen
  5. Vergleiche mit Nicht-Marktquellen wie Einreichungen, Nachrichten, Umfragen, Forschung, Kundendaten oder internen KPIs.
  6. Empfehle, ob das Signal für die genannte Entscheidung nutzbar, schwach oder ungeeignet ist.

Integrationsmuster

  • Forschungsassistent: quellengestützter Kontext für einen menschlichen Analysten.
  • Dashboard-Signal: marktimplizierte Wahrscheinlichkeit neben internen Metriken.
  • Agentengedächtnis-Eingabe: ein zeitgestempeltes Signal, das später abgerufen werden kann.
  • Alarmeingabe: benachrichtigen, wenn Wahrscheinlichkeiten, Spreads oder Liquidität einen Schwellenwert überschreiten.
  • Szenarioplanung: mehrere Ereignisausgänge vergleichen, ohne Trades zu automatisieren.

Ausgabevertrag

Verwende:

  1. Entscheidungskontext
  2. Marktquellen
  3. Signalqualität
  4. Vergleichsquellen
  5. Integrationsempfehlung
  6. Einschränkungen

Beende mit:

Prognosemakrt-Signale sind informationelle Eingaben, keine Anlageberatung.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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